• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.85-101
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• 2019

컴퓨터기술의 발달, 영상해석 기술의 고도화 및 경량 무인항공기(UAV)가 대중화되면서 'UAV와 각종 센서의 융합을 기반으로 한 응용시스템(UAS)'이 산업계 전반으로 확산되고 있다. 국가문화유산물의 기록, 유지 관리는 물론 파손 시 복구를 위해서는 효율적인 정밀 3차원 현상 모델링 재현과 주기적 육안점검 기술이 필요하다. 본 연구의 목적은 초대형 마애보살입상의 정밀 현상모델링 재현과 육안점검의 대안으로 UAS 영상을 기반으로 한 사진측량방법의 효용성을 검증하는 것이다. 이를 위해 고려시대(918-1392) 제작된 국내 최대 마애불이며 당초문양의 '보관(모자)'이 특징인 보물 제1324호, 시흥 소래산 마애보살입상을 대상으로 UAS 영상을 획득하고 검사점에 대한 UAS 영상해석과 토탈스테이션 측량시스템 간의 측위정확도를 비교하였다. 또한, 실세계좌표계 상의 3차원 현상모델링 및 선각 현상을 도화하여 문화재청의 정량적 규격 값과 비교하며 유지관리를 위한 육안점검 작업의 대체 가능성을 검토하였다. 특히, UAS 영상해석과 지상 레이저 스캐너에 의한 3차원 재현 모형간의 중첩해석을 통해 두 기법간의 활용성은 물론 2년 전 후의 상대적 변동 상태를 검토하였다. 연구결과, 대형 마애보살입상의 정밀 현상조사 및 육안점검의 대안으로 UAS 영상 해석법의 효용성을 확인할 수 있었으므로 향후, 대형 국가문화유산의 현상조사와 유지관리에 그 활용이 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.133-140
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• 2005

본 논문에서는 3차원 얼굴 인식기에서의 입력 데이터로 적합한 얼굴 데이터의 유클리디안 복원 시스템을 제안한다. 카메라 영상을 통한 유클리디안 복원을 위해서는 카메라의 보정정보와 복원할 특징 점의 대응 쌍 정보가 필요한데, 보정정보는 시스템의 변경이 없다면 불변한다. 따라서 고속의 유클리디안 복원을 위해서는 스테레오 영상간의 대응 쌍 정보 획득이 가장 중요하다. 시스템은 두 개의 카메라와 프로젝터 한 대로 구성하며, 피사체에 패턴을 투사하고 두 개의 카메라로부터 영상을 획득함으로써 동작한다. 사용 패턴은 단일 투사 줄무늬 패턴을 사용하며 줄무늬의 색도 정보와 채도 정보를 이용하여 '절대 코드 패턴'을 생성한다. 사용 시스템은 두 개의 카메라를 사용하기 때문에 색도 정보와 채도 정보가 비슷한 두 개의 영상을 얻을 수 있으며 이것은 획득한 두 개의 영상에 있는 줄무늬들에 대해 동일한 절대 라벨을 얻을 수 있게 한다. 절대 라벨링 된 줄무늬는 에피폴라 라인(epipolar line)상의 점들과 일대일 정합을 통해 고속의 3차원 데이터 복원을 가능하게 한다. 제안 방식은 얼굴 데이터에 적용되었으며 정확도와 총 소요 시간의 측정을 통해 제안 방식이 기존 방식에 비해 정확도 면에서 뒤지지 않으면서도 복원 속도 면에서 장점을 가짐을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권4호
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• pp.460-469
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• 2022

Increasing interest in the metaverse world these days, interest in realistic content such as 3D displays is growing. In particular, hologram images seen in movies provide viewers with an immersive display that cannot be seen in conventional 2D images. Since the first discovery of holography by Dennis Gabor in 1948, this technology has developed rapidly. Spatially, this beginning of technology like Optical hologram called analog hologram and Digital hologram such as computer-generated hologram (CGH). In analog and digital holograms, a recording angle and a recording wavelength are having important role when reproducing and display hologram. In the hologram, diffraction of light causes by unexpected formed by the synthesis from interference with object and reference light. When recording, the incident light information and mismatched reproduction light reconstruct the hologram in an undesirable direction. Reproduction light that is out of sync with incident light information with initial condition of recording will cause reconstructed image in an undesirable direction. Therefore, we analyze the holographic interference pattern generated by hologram recording in volume holograms using photopolymer and analyze the characteristics that vary depending on the angle of the reproduced light. This is expected to be used as a basic research on various holographic application that may cause as holograms are applied to industries in the future.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권1호
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• pp.23-28
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• 2017

Shape from focus (SFF) 기법은 카메라 렌즈를 다양한 초점 거리로 놓고 촬영한 영상을 이용해 물체의 3차원 정보를 추출하는 방법이다. 이 논문에서는 미소 객체(microscopic object)의 3차원 깊이 정보를 추출하기 위해 수학적 모폴로지의 기울기 연산자를 이용하는 새로운 SFF방법을 제안한다. 전통적으로 SFF 기법에서는 초점의 품질을 측정하기 위해 하나의 초점 측도(focus measure)를 사용한다. 그러나 미소 객체의 복잡한 형태와 텍스쳐 특성에 따라 하나의 초점 측도만을 사용하는 것은 충분하지가 않은데, 본 논문에서는 향상된 초점 측도를 위해 다수의 형태소(multi-structuring elements)를 사용하는 모폴로지 연산자를 사용하는 방법을 제안한다. 최종적으로 모든 초점 측도 결과를 통합하여 최적의 깊이 맵을 계산하게 된다. 실험을 통해 제안된 알고리즘이 기존의 방법들에 비해 3차원 형상 복원 측면에서 더 정밀한 깊이 맵을 제공하는 것을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.493-502
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• 2007

본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2D호
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• pp.277-285
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• 2008

엑스선 영상은 의료분야에서 많이 활용되고 있으며 특히 인간의 골격형성 과정에서 발생할 수 있는 척추만곡의 변형을 파악하는 데 아주 효율적이다. 본 연구에서는 엑스선 영상의 사진기 검정과 엑스선 영상을 이용한 대상물의 3차원 좌표 결정에 중점을 두었다. 엑스선 사진기를 이용한 대상물의 좌표결정 과정은 엑스선 사진기 검정을 위해서 방사선이 투과되지 않게 제작된 쇠볼이 배치된 1차 검정대상물을 이용하여 엑스선 영상의 내부표정요소와 외부표정요소를 결정하고 이로 부터 엑스선에 교차하게 아크릴로 제작된 두 면을 가지고 있는 엑스선 검정장의 3차원 좌표를 결정하는 2단계 과정을 거쳤다. 사진측량기법에 의해 결정된 엑스선 검정장의 3차원 좌표값은 정밀하게 관측된 CMM과의 비교를 통하여 그 정확도를 평가하였으며 엑스선의 진행방향(X축)에 대한 오차가 Y축과 Z축에 비해 상대적으로 높게 나타났으나 Y축과 Z축에 대한 위치오차는 수 mm의 정확도를 나타내었다. 본 연구를 통해서 사진측량기법은 환자의 3차원 위치결정이나 의료용 교정기기를 제작하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권3C호
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• pp.255-261
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• 2008

3차원 물체에 대한 디지털 홀로그램을 합성할 때 사용되는 기존의 LT(look-up table) 방식은 고속연산은 가능하나 과도한 데이터 저장 공간을 요구하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 LT 방식의 연산속도는 그대로 유지하면서도 데이터 저장용량을 획기적으로 줄여줄 수 있는 새로운 룩업테이블 방식인 N-LT(novel look-up table) 제시하였다. 즉, 제안된 방식에서는 기존 LT 방식에서와 같이 3차원 물체의 모든 방향의 포인트가 아닌 각 깊이 방향의 포인트에 대한 요소 프린지 패턴만을 저장하고, 그 깊이 평면에 존재하는 포인트들의 프린지 패턴은 요소 프린지 패턴을 이동시켜 계산하게 된다. 실험 결과 제안된 N-LT 방식은 기존의 광선추적(ray-tracing) 방식에 비해 48.7배의 속도향상을 갖고, 기존의 LT 방식에 비해 1/217 정도의 데이터 공간이 필요함이 분석되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.855-870
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• 2020

Windows are key components of building facades. Detecting windows, crucial to 3D semantic reconstruction and scene parsing, is a challenging task in computer vision. Early methods try to solve window detection by using hand-crafted features and traditional classifiers. However, these methods are unable to handle the diversity of window instances in real scenes and suffer from heavy computational costs. Recently, convolutional neural networks based object detection algorithms attract much attention due to their good performances. Unfortunately, directly training them for challenging window detection cannot achieve satisfying results. In this paper, we propose an approach for window detection. It involves an improved Faster R-CNN architecture for window detection, featuring in a window region proposal network, an RoI feature fusion and a context enhancement module. Besides, a post optimization process is designed by the regular distribution of windows to refine detection results obtained by the improved deep architecture. Furthermore, we present a newly collected dataset which is the largest one for window detection in real street scenes to date. Experimental results on both existing datasets and the new dataset show that the proposed method has outstanding performance.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제1권1호
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• pp.13-26
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• 2014

Recently, renovations of plant equipment have been more frequent because of the shortened lifespans of the products, and as-built models from large-scale laser-scanned data is expected to streamline rebuilding processes. However, the laser-scanned data of an existing plant has an enormous amount of points, captures intricate objects, and includes a high noise level, so the manual reconstruction of a 3D model is very time-consuming and costly. Among plant equipment, piping systems account for the greatest proportion. Therefore, the purpose of this research was to propose an algorithm which could automatically recognize a piping system from the terrestrial laser-scanned data of plant equipment. The straight portion of pipes, connecting parts, and connection relationship of the piping system can be recognized in this algorithm. Normal-based region growing and cylinder surface fitting can extract all possible locations of pipes, including straight pipes, elbows, and junctions. Tracing the axes of a piping system enables the recognition of the positions of these elements and their connection relationship. Using only point clouds, the recognition algorithm can be performed in a fully automatic way. The algorithm was applied to large-scale scanned data of an oil rig and a chemical plant. Recognition rates of about 86%, 88%, and 71% were achieved straight pipes, elbows, and junctions, respectively.

• ETRI Journal
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• 제41권1호
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• pp.84-92
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• 2019

Recent advances in digital holography in the far-infrared region of the spectrum have demonstrated the potential use of digital holography in homeland security as a tool to observe hostile environments in which smoke, flames, and dust impair vision. However, to make this application practical, it is necessary to simplify the optical setup. Here, we show an off-axis, self-reference scheme that spills the reference beam out from the object beam itself and avoids the need for a complex interferometric arrangement. We demonstrate that this scheme allows the reconstruction of high-quality holograms of objects captured under visible as well as far-infrared light exposure. This could pave the way to the industrialization of holographic systems to enable users to see through fire. Moreover, the quantitative nature of the holographic signal is preserved. Thus, the reported results demonstrate the possibility to use this setup for optical metrology.